<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>AI Agent 学习笔记 – SWE-bench Pro</title>
    <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/</link>
    <description>Recent content in SWE-bench Pro on AI Agent 学习笔记</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    
	  <atom:link href="https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    
    
      
        
      
    
    
    <item>
      <title>Timeline: SWE-bench Pro（论文）</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/paper/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
      <guid>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/paper/</guid>
      <description>
        
        
        &lt;p&gt;Scale Research 等。&lt;em&gt;SWE-Bench Pro: Can AI Agents Solve Long-Horizon Software Engineering Tasks?&lt;/em&gt;。2025-09 挂出。&lt;a href=&#34;https://arxiv.org/abs/2509.16941&#34;&gt;arXiv:2509.16941&lt;/a&gt;。配套说明：&lt;a href=&#34;https://scale.com/blog/swe-bench-pro&#34;&gt;Scale 博文&lt;/a&gt;（2025-09-19）。&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id=&#34;摘要&#34;&gt;摘要&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;SWE-bench / Verified 上的高分，覆盖不了专业软件工程的长度与多样性。Pro 给出 &lt;strong&gt;1,865&lt;/strong&gt; 题，来自 &lt;strong&gt;41&lt;/strong&gt; 个仍在维护的仓库，覆盖业务应用、B2B、开发者工具等。分区：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;公开集 731&lt;/strong&gt;（11 个公开仓，偏 copyleft，用来降低训练污染）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;留出集 858&lt;/strong&gt;（12 仓，不公开当考题）&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;商业集 276&lt;/strong&gt;（18 个创业公司私有仓，有正式合作）&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;任务被写成职业工程师可能要数小时到数天：跨多文件、改动大。全部经人确认可解，并补足上下文。在统一脚手架、最多 200 轮下，广泛使用的编码模型 Pass@1 &lt;strong&gt;低于 25%&lt;/strong&gt;；文中当时最高为 &lt;strong&gt;GPT-5 的 23.3%&lt;/strong&gt;。博文并列 Claude Opus 4.1 约 23.1%。论文还对失败轨迹做了聚类。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;评测设定文中&#34;&gt;评测设定（文中）&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;评测日期写到 2025-09-18 的模型版本。开源模型用 vLLM；尽可能开 tool-use。同一套基础提示与工具描述。强调：这是抗污染、更接近工业仓库的测试床，不是 Verified 的加长版闲聊。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;当时不是什么&#34;&gt;当时不是什么&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;不是宣布编码 Agent 失败。是宣布 &lt;strong&gt;Verified 已经不够当唯一尺子&lt;/strong&gt;。23% 是统一脚手架下的模型分，不是某一家产品运行时的私有榜。&lt;/p&gt;

      </description>
    </item>
    
    <item>
      <title>Timeline: SWE-bench Pro 讲解</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/explanation/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
      <guid>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2025/swe-bench-pro/explanation/</guid>
      <description>
        
        
        &lt;h2 id=&#34;论文解决了什么问题&#34;&gt;论文解决了什么问题&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;2024 年 &lt;a href=&#34;../../../2024/swe-bench-verified/&#34;&gt;Verified&lt;/a&gt; 清洗了坏题，分数应声上涨。到 2025-08，&lt;a href=&#34;../../gpt-5/&#34;&gt;GPT-5&lt;/a&gt; 在 Verified 上自报约 75%。若只看这一张表，叙事会变成「软件工程师已经大半能交给模型」。Pro 换更长、更多文件、更不像训练语料的仓库，同一只 GPT-5 掉到约 23%。这与 2023 年原版 SWE-bench 的「个位数」不是同一句话，功能类似：把宣传从考卷上拉开。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;按定义 Pro 是评测，不是 Agent。它量的是统一脚手架下的仓库完成谓词。与 Verified 不可横比：分母、题长、污染控制都换了。与 &lt;a href=&#34;../../terminal-bench/&#34;&gt;Terminal-Bench&lt;/a&gt; 也不可横比：一个看补丁与测试，一个看环境状态。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;对后续-llm-与-agent-的影响&#34;&gt;对后续 LLM 与 Agent 的影响&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;2026 年 &lt;a href=&#34;../../../2026/aries/&#34;&gt;Aries&lt;/a&gt; 用 SWE-Bench Pro 当受控负载之一，不是偶然：基础设施论文需要任务够难、轨迹够长。产品侧 Claude Code / Codex 继续报 Verified；读 2025 年编码 Agent，两张表要一起看。人在环路没有过时——论文自己也写，多数非平凡任务仍过不去。&lt;/p&gt;

      </description>
    </item>
    
  </channel>
</rss>
